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基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择

计算机工程与设计 2025年第1期46卷 214-222页

作者：韩子钦徐久成章磊周长顺许诗卉河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

针对传统在线流组特征选择方法无法处理异常或者缺失的不完备混合数据,导致特征选择效果不佳的问题,在不完备系统中提出一种基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择算法。考虑不完备混合数据中的不确定信息,将决策自信息与模糊邻域熵... 详细信息

针对传统在线流组特征选择方法无法处理异常或者缺失的不完备混合数据,导致特征选择效果不佳的问题,在不完备系统中提出一种基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择算法。考虑不完备混合数据中的不确定信息,将决策自信息与模糊邻域熵相结合,从代数和信息视角提出多粒度模糊邻域熵;提出在线流组内、组间粒选度,根据模糊邻域对比度对特征组进行冗余分析。在8个公共数据集上进行实验对比分析,所提算法在处理不完备混合数据时能有效消除冗余特征,提高数据的分类精度。

关键词：流特征选择流组自信息模糊邻域粗糙集不完备决策系统模糊邻域熵重合度

深度学习中结合哈密顿力学的神经网络研究进展

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计算机工程与应用 2025年

作者：梁永琦白双成张志一内蒙古师范大学计算机科学技术学院

基于哈密顿力学的神经网络已经成为自然语言处理领域的一个重要研究方向，它不仅能够解决深度学习一直以来有关梯度消失的问题，同时也为研究人员提供一个探索神经网络的可解释性和解决当前深度学习困难问题的新思路。其利用经典力学原... 详细信息

基于哈密顿力学的神经网络已经成为自然语言处理领域的一个重要研究方向，它不仅能够解决深度学习一直以来有关梯度消失的问题，同时也为研究人员提供一个探索神经网络的可解释性和解决当前深度学习困难问题的新思路。其利用经典力学原理，通过哈密顿函数更新网络状态，并借助能量守恒特性，有效提高模型准确率，并对解决深度学习中的梯度问题也做出了重要贡献。首先简要概述哈密顿力学引导深度学习的主要动机和理论基础；其次针对结合哈密顿力学的神经网络进行详细讨论，总结其特点、应用场景与局限性；最后讨论分析哈密顿力学与神经网络的结合在自然语言处理领域中的问题与挑战，并对未来发展进行展望，为研究人员进一步的研究提供参考。

关键词：哈密顿力学梯度消失神经网络自然语言处理

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

面向国际中文教育的文本可读性因素分析及自动评估研究

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外语研究 2025年第1期42卷 81-88页

作者：朱淑琴辛现伟罗向阳北京联合大学师范学院北京100011 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 解放军信息工程大学河南郑州450012

本文面向国际中文教育,研究文本可读性影响因素及自动评估问题。首先,基于国际中文教材构建分级文本语料库;其次,从领域特征、表面特征、结构特征和功能特征4个维度对文本可读性的影响因素进行分析,其中每类特征涉及字、词、句3个层面;... 详细信息

本文面向国际中文教育,研究文本可读性影响因素及自动评估问题。首先,基于国际中文教材构建分级文本语料库;其次,从领域特征、表面特征、结构特征和功能特征4个维度对文本可读性的影响因素进行分析,其中每类特征涉及字、词、句3个层面;最后,基于多元线性回归模型构建可读性公式,并对可读性公式进行分析和验证。结果表明,构建的可读性公式拟合优度较高,其中字种数、一级词汇比例、句子平均词性数、句子词性数标准差、七级词汇比例、虚词比例、汉字笔画数标准差和汉字等级均值等关键因素能够显著解释文本可读性等级。

关键词：国际中文教育文本可读性可读性公式自动评估

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铈掺杂铝氢化钠脱氢性能的计算模拟

原子与分子物理学报 2025年 33-42页

作者：仝小刚杨淑萍陇南师范学院数学与信息技术学院陕西理工大学数学与计算机科学学院

利用从头计算方法研究了稀土金属掺杂剂Ce对铝氢化钠（NaAlH4）纳米晶体脱氢性能的影响机理.结果表明,掺杂剂Ce主要影响其临近原子的电子结构,其周围氢原子的脱氢能显著降低,NaAlH4的脱氢性能得到很大改善.脱氢效果敏感依赖于Ce原子的... 详细信息

利用从头计算方法研究了稀土金属掺杂剂Ce对铝氢化钠（NaAlH4）纳米晶体脱氢性能的影响机理.结果表明,掺杂剂Ce主要影响其临近原子的电子结构,其周围氢原子的脱氢能显著降低,NaAlH4的脱氢性能得到很大改善.脱氢效果敏感依赖于Ce原子的掺杂方式.当Ce取代Na原子时,Ce主要与周围[AlH4]基团中的氢发生了相互作用,从而弱化了Al-H键的能量;当Ce取代Al时,脱氢性能的改进归因于[CeH4]基团中弱化的Ce-H键;而当Ce占据间隙位置时,Ce主要与临近的Al发生作用,导致[AlH4]基团的电子结构产生较大改变,有形成Ce-Al-H相的趋势. Ce-H及Ce-Al相互作用导致了Al-H键强度的减弱,这是引起Ce掺杂的NaAlH4纳米晶体脱氢性能增强的主要原因.

关键词：从头计算方法铝氢化钠脱氢能电子结构性质

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文本信息与图结构信息相融合的知识图谱补全

华东师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期 111-123页

作者：范厚龙房爱莲林欣华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

提出了一种基于路径查询信息的图注意力模型,可以将知识图谱中的文本信息与图结构信息有效融合,进而提高知识图谱的补全效果.对于文本信息,使用基于预训练语言模型的双编码器来分别获得实体的嵌入表示和路径查询信息的嵌入表示.通过注... 详细信息

提出了一种基于路径查询信息的图注意力模型,可以将知识图谱中的文本信息与图结构信息有效融合,进而提高知识图谱的补全效果.对于文本信息,使用基于预训练语言模型的双编码器来分别获得实体的嵌入表示和路径查询信息的嵌入表示.通过注意力机制来进行路径查询信息的聚合,以捕获图结构信息,更新实体的嵌入表示.模型使用对比学习进行训练,在多个知识图谱数据集上进行实验,如直推式、归纳式的方式,都取得了良好的效果.结果表明,将预训练语言模型与图神经网络的优势相结合,可以有效捕获知识图谱中文本信息与图结构信息,进而提高知识图谱的补全效果.

关键词：知识图谱补全预训练语言模型对比学习图神经网络

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基于自信息和模糊邻域条件熵的特征选择方法

山西大学学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 77-88页

作者：徐久成段江豪牛武林张杉白晴河南师范大学计算机与信息工程学院智慧商务与物联网技术河南省工程实验室

针对模糊邻域粗糙集的特征选择方法通常仅考虑下近似中的分类信息，而忽略上近似和边界域中的分类信息这一问题，本文提出了一种基于自信息和模糊邻域条件熵的特征选择算法。首先，结合下近似、上近似和边界域提出了三种自信息不确定性... 详细信息

针对模糊邻域粗糙集的特征选择方法通常仅考虑下近似中的分类信息，而忽略上近似和边界域中的分类信息这一问题，本文提出了一种基于自信息和模糊邻域条件熵的特征选择算法。首先，结合下近似、上近似和边界域提出了三种自信息不确定性测度，并将三种自信息相结合提出了相似自信息。其次，在信息论视角下，给出了模糊邻域条件熵的不确定性度量，并将其与相似自信息相结合，提出了更为全面的特征评价函数，用于衡量特征子集分类信息的不确定性，并基于此利用最大相关最小冗余技术设计特征选择算法。最后，通过在数据集上进行对比实验，实验结果表明所提算法能有效处理上近似和边界域中的分类信息；且所提算法在两个分类器下其平均分类精度，在低维数据集中分别提高了2.55%和4.15%，在高维数据集中分别提高了0.83%和2.54%。

关键词：模糊邻域粗糙集自信息不确定性度量模糊邻域熵模糊邻域条件熵

来源：博看期刊

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低带宽场景下防合谋多方隐私集合并集协议

通信学报 2025年第1期46卷 210-221页

作者：张恩王梦涛郑东禹勇黄昱晨河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室河南新乡453007 西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室陕西西安710061 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062

针对现存的多方隐私集合并集(MPSU)协议存在交互轮数多以及通信开销大等问题,使其无法在低带宽场景中得以有效应用,设计了一种基于不经意键值存储和门限同态加密技术的不经意匹配置换方法,并运用该方法提出了一种半诚实模型下的多方隐... 详细信息

针对现存的多方隐私集合并集(MPSU)协议存在交互轮数多以及通信开销大等问题,使其无法在低带宽场景中得以有效应用,设计了一种基于不经意键值存储和门限同态加密技术的不经意匹配置换方法,并运用该方法提出了一种半诚实模型下的多方隐私集合并集协议。该协议允许N个参与方共同计算所有集合的并集,且不会泄露任何其他的信息,具有通信轮数少、能抵御N-1个参与方的合谋、通信开销低等优势,比现有最先进的多方隐私集合并集的通信开销降低了65%左右。

关键词：多方隐私集合并集低带宽场景不经意键值存储半诚实模型门限同态加密

一种基于“云-边”协同计算的新安全联邦学习方案

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信阳师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期38卷 66-71页

作者：马行坡闫梦凡闵洁殷明信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳农林学院信息工程学院河南信阳464000

在联邦学习过程中,如何高效保护本地训练模型和全局训练模型的隐私性与完整性,是一个亟待解决的问题。传统基于差分隐私的安全联邦学习方法存在计算开销大、通信能耗高且执行时间长等问题。为此,基于“云-边”协同计算,提出了一种新的... 详细信息

在联邦学习过程中,如何高效保护本地训练模型和全局训练模型的隐私性与完整性,是一个亟待解决的问题。传统基于差分隐私的安全联邦学习方法存在计算开销大、通信能耗高且执行时间长等问题。为此,基于“云-边”协同计算,提出了一种新的安全高效的联邦学习方案(Secure and Efficient Federated Learning,简称SEFL)。SEFL通过在云服务器(Cloud Sever,简称CS)上配置基于英特尔SGX的TEE(Trusted Execution Environment)来保障模型汇聚的安全性,综合利用对称加密技术与非对称加密技术来保护CS与边缘服务器(Edge Sever,简称ES)间的通信安全性,并通过在ES上构建链式存储结构来提高模型存储的安全性。理论分析和实验结果显示,SEFL具有较高的安全性,且能够有效提高联邦学习的训练效率。

关键词：联邦学习可信执行环境链式存储结构隐私性完整性